在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
当结果是一个不确定但可重复的过程的结果时，概率总是可以通过简单地观察多次过程的重复并计算每个事件发生的频率来衡量。这些频率概率可以很好地陈述客观现实。如
共轭先验是指的在贝叶斯学派中，如果先验分布和后验分布属于同类，则先验分布与后验分布被称为共轭分布，而先验分布被称为似然函数的共轭先验（Conjugate prior）。
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析。
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对一个全栈老码农而言，经常在开发或者研发管理的时候遇到各种预测、决策、推断、分类、检测、排序等诸多问题。面对“你的代码还有bug么？”这样的挑战，一种理智的回答是，我们已经执行了若干测试用例，当前代码中存在bug的可能性是百分之零点几。也就是说，我们对当前程序中没有bug的信心是百分之九十九点几。这实际上就是一直贝叶斯思维，或者说使用了贝叶斯方法。不论我们看到，还是没有看到，贝叶斯方法都在那里，熠熠生辉。
大数据文摘作品 编译：李雷、张馨月、王梦泽、小鱼 除了文中所附的代码块，你也可以在文末找到整个程序在Jupyter Notebook上的链接。 在数据科学或统计学领域的众多话题当中，我觉得既有趣但又难理解的一个就是贝叶斯分析。在一个课程中，我有机会学习了贝叶斯统计分析，但我还需要对它做一些回顾和强化。 从个人观点出发，我就是想更好地理解贝叶斯理论，以及如何将它应用于现实生活中。 本文主要是受到了RasmusBååth在Youtube上的系列节目“贝叶斯数据分析入门”的启发。RasmusBååth非常善于让你
在广告系统中，一个重要的指标是CTR。ctr=点击(Click)/曝光(Impression)。
在贝叶斯学派中，如果后验分布 与先验概率分布 在相同的概率分布族中，则先验分布和后验分布称为「共轭分布」，而先验分布被称为似然函数的「共轭先验」（Conjugate prior）。
不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道坎，大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法，没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下 Chalmers 一些涉及到贝叶斯统计的课程，content 里的第一条都是 Philosophy of Bayesian statistics。
作者 | 徐炎琨 来源 | 徐炎琨的知乎问答 Abstract：最近课业内的任务不是很多，又临近暑假了，就在网上搜了一些有关于机器学习和深度学习的课程进行学习。网上的资料非常繁多，很难甄别，我也是货比三家进行学习。这是这个系列的第一个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。… ▌浅谈贝叶斯 不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道坎，大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法，没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了
Abstract：最近课业内的任务不是很多，又邻近暑假了，就在网上搜了一些有关于机器学习和深度学习的课程进行学习。网上的资料非常繁多，很难甄别，我也是货比三家进行学习。这是这个系列的第一个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。…
作者 | 徐炎琨 来源 | 知乎问答 整理 | AI科技大本营 这是这个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。… ▌浅谈贝叶斯 不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道坎，大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法，没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下 Chalmers 一些涉及到贝叶斯统计的课程，content 里的第一条都是 Philosophy of Bayesian statistics。
贝叶斯统计在机器学习中占有一个什么样的地位，它的原理以及实现过程又是如何的？本文对相关概念以及原理进行了介绍。 引言：在很多分析学者看来，贝叶斯统计仍然是难以理解的。受机器学习这股热潮的影响，我们中很多人都对统计学失去了信心。我们的关注焦点已经缩小到只探索机器学习了，难道不是吗？ 机器学习难道真的是解决真实问题的唯一方法？在很多情况下，它并不能帮助我们解决问题，即便在这些问题中存在着大量数据。从最起码来说，你应该要懂得一定的统计学知识。这将让你能够着手复杂的数据分析问题，不管数据的大小。 在18世界70年代
在做比赛的过程中，我们发现了有转化率这个指标在大量数据下是有效的。理想情况下，例如某个广告点击量是10000次，转化量是100次，那转化率就是1%。但有时，例如某个广告点击量是2次，转化量是1次，这样算来转化率为50%。但此时这个指标在数学上是无效的。因为大数定律告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。后者点击量只有2次，不满足“重复试验多次”的条件。
In the interest of fostering an open and welcoming environment, we as contributors and maintainers pledge to making participation in our project and our community a harassment-free experience for everyone, regardless of age, body size, disability, ethnicity, sex characteristics, gender identity and expression, level of experience, education, socio-economic status, nationality, personal appearance, race, religion, or sexual identity and orientation.
贝叶斯学习 先说一个在著名的MLPP上看到的例子，来自于Josh Tenenbaum 的博士论文，名字叫做数字游戏。 用我自己的话叙述就是：为了决定谁洗碗，小明和老婆决定玩一个游戏。小明老婆首先确定一种数的性质C，比如说质数或者尾数为3；然后给出一系列此类数在1至100中的实例D= {x1,...,xN} ；最后给出任意一个数x请小明来预测x是否在D中。如果小明猜错了就要去洗碗，当然，如果猜对了就下饭馆吃。 举个例子，当D={16, 8, 2, 64}，小明会猜测发起者给出的C是2的n次方或者偶数的形式，
例如，使用的rstan包采用了一个Hamiltonian Monte Carlo算法。用于贝叶斯建模的另一个rjags包采用了Gibbs sampling算法。尽管细节有所不同，但这两种算法都是基于基本的Metropolis-Hastings算法的变体。
▌背景和问题定义 ---- ---- 2018年我开始了机器学习相关领域的博士生涯，相比于目前流行的深度学习以及类似的需要大量训练数据来生成模型的监督学习方法，强化学习一个重要的不同点是利用训练的数据去评估（evaluate）下一步的行动（action），而不是仅仅指示（instruct）出正确的行动。 导师提供了一个有趣的问题作为切入点来深入理解“强化学习”，那就是多臂老虎机问题（multi-armed bandit）。 多臂老虎机实验本质上是一类简化的强化学习问题，这类问题具有非关联的状态（每次只从
现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。
在2015年的二月21日，我的妻子已经33天没有来月经了，她怀孕了，这真是天大的好消息！ 通常月经的周期是大约一个月，如果你们夫妇打算怀孕，那么月经没来或许是一个好消息。但是33天，这还无法确定这是一个消失的月经周期，或许只是来晚了，那么它是否真的是一个好消息？ 为了能获得结论我建立了一个简单的贝叶斯模型，基于这个模型，可以根据你当前距离上一次经期的天数、你历史经期的起点数据来计算在当前经期周期中你怀孕的可能性。在此篇文章中我将阐述我所使用的数据、先验思想、模型假设以及如何使用重点抽样法获取数据并用R语言
导读：携程作为全球领先的 OTA 服务平台，为用户提供诸多推荐服务。下面我们介绍几个在实际推荐场景中面临的问题：
在本章中，我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后，我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成（伪）随机数，以及如何根据特定概率分布生成样本。最后，我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题，并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行
最近我们被客户要求撰写关于BUGS/JAGS贝叶斯分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。
为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布。MCMC的关键如下：
通常情况下，我们不能解析地求解积分，必须借助其他方法，其中就包括蒙特卡罗积分。你可能还记得，函数的积分可以解释为函数曲线下的面积。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——贝叶斯参数估计方法。 这次介绍一下机器学习中常见的参数估计方法，这对推断模
LDA是一种概率主题模型：隐式狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。LDA是2003年提出的一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出。 通过分析一些文档，我们可以抽取出它们的主题（分布），根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。
在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读
第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。
作为第一步，我们创建一些测试数据，用于拟合我们的模型。让我们假设预测变量和响应变量之间存在线性关系，因此我们采用线性模型并添加一些噪声。
这一系列我们将会分两篇推送来详细介绍隐式狄利克雷分布，今天为大家带来LDA的数学预备知识以及LDA主题模型的介绍。
伯努利朴素贝叶斯分类器假设我们的所有特征都是二元的，它们仅有两个值（例如，已经是独热编码的标称分类特征）。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步
在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索 beta_1和beta_2 的后验Yi到协变量Xi。
为何指数分布族被广泛应用？是指数分布族选择了我们，还是我们选择了指数分布族？(这个问题没有回答，需要结合具体实例分析)
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